代码解释：[cityNum,cities] = Read('dsj1000.tsp'); cities = cities'; %cityNum = 100; maxGEN = 1000; popSize = 100; % 遗传算法种群大小 crossoverProbabilty = 0.9; %交叉概率 mutationProbabilty = 0.1; %变异概率

这段代码的目的是读取一个名为 'dsj1000.tsp' 的文件，并初始化一些变量用于遗传算法。

首先，代码调用一个名为 Read 的函数，并将返回的结果分配给变量 cityNum 和 cities。这个函数会从文件中读取数据，并返回城市数量 cityNum 和城市坐标的矩阵 cities。

接下来，代码对 cities 进行转置，将其变为列向量的形式。这样做是为了方便后续处理。

然后，代码设置了一些遗传算法相关的参数。maxGEN 设置为 1000，表示遗传算法的最大迭代次数。popSize 设置为 100，表示遗传算法的种群大小。crossoverProbability 设置为 0.9，表示交叉概率为 0.9，mutationProbability 设置为 0.1，表示变异概率为 0.1。

这些参数将在遗传算法的实现中使用，用于控制遗传算法的操作，例如交叉和变异的发生频率。

相关问题

if ~isdel %如果不存在就放入 i=i+1; else i=i; end else i=i; end end for i=1:L1 Si(i,:)=S; Si(i,[A(i,1),A(i,2)])=S([A(i,2),A(i,1)]); %CCL矩阵每一行分别存放次数、距离、两个点，CCL表示所有候选解 CCL(i,1)=i; CCL(i,2)=fitness(Si(i,:),caldata); CCL(i,3)=S(A(i,1)); CCL(i,4)=S(A(i,2)); end [fs fin]=sort(CCL(:,2)); for i=1:cl %选取cl个候选解 CL(i,:)=CCL(fin(i),:); end if CL(1,2)<bsf %藐视准则(aspiration criterion)，更新全局最优解、当前解为最佳候选解 bsf=CL(1,2); S=Si(CL(1,1),:); BSF=S; for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(1,3),CL(1,4))=tl; else %只更新当前解为最佳候选解 for i=1:cl if Tlist(CL(i,3),CL(i,4))==0 S=Si(CL(i,1),:); for m=1:CityNum for n=1:CityNum if Tlist(m,n)~=0 Tlist(m,n)=Tlist(m,n)-1; end end end Tlist(CL(i,3),CL(i,4))=tl; break; end end end Arrbsf(p)=bsf; p=p+1; end BestShortcut=BSF %最优路线 theMinDistance=bsf %最短路径 [~,Car,Z1,Z2,Z3,carnum] = fitness(BestShortcut,caldata);请写出上述伪代码

这段伪代码是在禁忌搜索算法中更新当前解和全局最优解的过程。具体实现步骤如下：

首先，对于每个选取的交换城市的序号对(A(i,1),A(i,2))，生成新的候选解Si(i,:)，并计算其距离长度。同时，将所有候选解的信息存放在CCL矩阵中，其中第一列存放候选解的序号，第二列存放候选解的距离长度，第三列和第四列存放选取的交换城市的序号。

然后，根据候选解的距离长度从小到大排序，选取距离最短的cl个候选解，存放在CL矩阵中。

接下来，判断这cl个候选解中是否有比全局最优解更优的解。如果有，则更新全局最优解(BSF)和当前解(S)，并将候选解对应的交换城市加入禁忌表中。同时，将所有已加入禁忌表中的交换城市的禁忌期限减1。如果没有比全局最优解更优的解，则从cl个候选解中选取第一个未加入禁忌表的解，更新当前解(S)和禁忌表，并跳出循环。

最后，记录每次迭代的最短距离长度(bsf)，并更新迭代次数p。当达到终止步数(StopL)时，输出最优路线(BestShortcut)和最短路径(theMinDistance)，并计算路径对应的车次、载客量等信息。

CityNum = tasknum; Tlist=zeros(CityNum);%禁忌表(tabu list) cl=100;%保留前cl个最好候选解 bsf=Inf; %记录距离 tl=50; %禁忌长度(tabu length) L1=300;%候选解(candidate),不大于n*(n-1)/2(全部领域解个数) S0=randperm(CityNum); %打乱顺序随机排序 S=S0; BSF=S0; Si=zeros(L1,CityNum); %Si记录l1个候选解的城市顺序 StopL=2000; %终止步数 p=1; %记录迭代次数 clf; while (p<StopL+1) disp(num2str(p)) %候选解过多 if L1>CityNum*(CityNum)/2 disp('候选解个数,不大于n*(n-1)/2(全部领域解个数)！ 系统自动退出！'); L1=(CityNum*(CityNum)/2)^.5; break; end；请写出上述伪代码

这是一个求解旅行商问题(TSP)的禁忌搜索算法的伪代码。

首先，定义了一些参数，包括城市数量(CityNum)、禁忌表长度(tl)、候选解数量(L1)、终止步数(StopL)等。

接下来，初始化了一些变量，包括禁忌表(Tlist)、最优解(BSF)、当前解(S)、候选解(Si)等。

然后，进入主循环，不断迭代直到达到终止步数。每次迭代，首先检查是否超过了候选解的最大数量，如果超过了，则退出程序。

然后，对当前解(S)进行局部搜索，生成L1个候选解(Si)，并从中选择距离最短的解作为下一步要走的路径。在选择下一步路径时，需要考虑禁忌表中是否已经存在该路径，如果存在，则选择次优路径。

同时，更新禁忌表，将当前路径加入禁忌表中。当禁忌表中的路径数量达到tl时，将最早加入禁忌表的路径删除。

最后，更新最优解和当前解，记录迭代次数，并进行下一次迭代。